EP3299588A1 - Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine - Google Patents

Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine Download PDF

Info

Publication number
EP3299588A1
EP3299588A1 EP16190374.5A EP16190374A EP3299588A1 EP 3299588 A1 EP3299588 A1 EP 3299588A1 EP 16190374 A EP16190374 A EP 16190374A EP 3299588 A1 EP3299588 A1 EP 3299588A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
distribution
temperature
comparison
max
individual
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP16190374.5A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Fabian Luck
Uwe Pfeifer
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Priority to EP16190374.5A priority Critical patent/EP3299588A1/de
Priority to KR1020197011160A priority patent/KR102238293B1/ko
Priority to JP2019515946A priority patent/JP6775677B2/ja
Priority to EP17758462.0A priority patent/EP3475536B1/de
Priority to US16/333,391 priority patent/US20190249565A1/en
Priority to PCT/EP2017/070700 priority patent/WO2018054613A1/de
Publication of EP3299588A1 publication Critical patent/EP3299588A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/12—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for responsive to temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F02C9/26—Control of fuel supply
    • F02C9/28—Regulating systems responsive to plant or ambient parameters, e.g. temperature, pressure, rotor speed
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/80—Diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2270/00—Control
    • F05D2270/01—Purpose of the control system
    • F05D2270/11—Purpose of the control system to prolong engine life
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2270/00—Control
    • F05D2270/01—Purpose of the control system
    • F05D2270/11—Purpose of the control system to prolong engine life
    • F05D2270/112—Purpose of the control system to prolong engine life by limiting temperatures
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2270/00—Control
    • F05D2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05D2270/303—Temperature
    • F05D2270/3032—Temperature excessive temperatures, e.g. caused by overheating

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting damage during operation of an internal combustion engine, in particular a gas turbine, as well as such an internal combustion engine and a control device which is adapted to carry out a corresponding method.
  • these heat-related damage is caused by an inhomogeneous temperature distribution within the internal combustion engine.
  • the turbine blades are subjected to very high thermal cycling in the event of burner damage since they are exposed to the different thermal conditions of the burners due to their rotation. This alternating load structurally damages the blades of a gas turbine with increasing operating time. The higher the temperature differences to which the components are exposed during the alternating stresses, the faster the components will have to age and must be replaced due to damage.
  • micro-cracks develop in the course of the further operating time to macroscopic cracks, through which, for example, cold cooling air in the case of a gas turbine can enter into the combustion chamber, which in turn causes a lowering of the burner chamber temperature.
  • the thus lowered outlet temperature of the hot gas at the respective burner concerned is continued locally after passing through all stages of the turbine in increasingly attenuated form, but can still be detected significantly metrologically as cold air flow in the region of the exhaust gas outlet duct of the gas turbine.
  • temperature sensors are often used in the engine, which can detect differences in the thermal loads of the engine or the components covered by this.
  • temperature sensors thermalcouples
  • gas turbines about twelve to twenty-four temperature sensors are distributed radially in the region of the exhaust gas outlet channel and thus permit a polar exhaust gas temperature measurement.
  • Previously used methods for detecting such thermal damage events required, for example, a low-pass filtering of the temperature measured values or a comparison calculation of individual temperature measured values recorded by the temperature sensors.
  • thermally induced damage can not be detected sufficiently promptly and reliably, which is why it requires a further method in order to be able to evaluate the temperature measured values measured with the temperature sensors in order to achieve a reliable and reliable prediction to be able to make.
  • the operator of such an internal combustion engine wants to prevent a total loss, so as to be able to avoid consequential damage to other components within the internal combustion engine.
  • This object of the invention is based is achieved by a method according to claim 1 and by a control device according to claim 11 and an internal combustion engine according to claim 12.
  • a control device which is designed to carry out the method described above as well as below, wherein a calculation unit is included, which the calculation of the average value of the individual temperature measurements, the calculation of the individual temperature differences, the creation a first distribution and a second distribution, and in comparison of the first distribution with a second distribution, and a signal generating unit which generates an operating signal in the event of a negative result of the comparison.
  • an internal combustion engine in particular a gas turbine, which has a previously as well as subsequently described control device.
  • sampling period corresponds to an inverse sampling rate, according to which in the present case, for example, a temperature difference is calculated once per second. It is essential that the sampling period is shorter than a period over which typically the internal combustion engine is operated before damage is taken. In other words, the sampling period on the one hand should be sufficiently short in order to obtain the best possible time resolution, on the other hand, not too short, so as to avoid unnecessary recording of data, which must be cached below in time. Typical sampling periods range from seconds to minutes.
  • the present time intervals are according to the invention not shorter than the sampling periods, but may even correspond to them in one case. Typically, however, the time intervals are significantly longer, so that numerous sampling periods may be in one time interval.
  • the time intervals must be chosen so large that the temporal development of the thermal damage can be observed sufficiently well. Typical time intervals are in the range of days, weeks or even months.
  • the temperature difference intervals are to be understood in the sense of numerical intervals into which the temperature differences can be sorted according to the value in order to obtain a distribution after appropriate division.
  • the temperature difference intervals are nothing more than numerical ranges predefined over which a frequency distribution is to be calculated.
  • the numerical intervals are normally adjacent, so that each temperature difference can be assigned an interval.
  • the numerical intervals are in this case for computational reasons, in particular equally spaced from each other is chosen, so that in each case a neighboring interval extends over a comparable interval length. In the present internal combustion engines, it has proved to be favorable to choose the neighboring intervals between 0.1 Kelvin and about 4 Kelvin in terms of their interval width. If now the frequencies of individual temperature differences in the specific numerical intervals are counted and compared with the total number of all entries, a frequency distribution in the sense of the present distribution can be easily calculated.
  • the temperature sensors can preferably be arranged in the region of the exhaust gas outlet channel.
  • An arrangement of the temperature sensors with radial geometry, for receiving a polar temperature image is preferred.
  • an operating signal is to be generated on the basis of a negative result of the comparison.
  • a negative result is then, if the result of the comparison, the knowledge can be obtained that a loss event has occurred or such an event occurs and in the future is imminent.
  • certain limit values must typically be predetermined, whose exceeding or reaching can be classified as a negative result. Such limits are typically defined based on experience. Also, depending on the considered component of the internal combustion engine, different limit values can be predetermined here. A blanket advance determination of such limits does not make sense.
  • the damage detection is performed based on the comparison of two distributions.
  • the distributions are created in advance for respective temperature sensors and allow, for example, the temporal change of the deviations of individual temperature measured values from the mean value of the individual temperature measured values to be specified.
  • individual Look at distributions of temperature readings taken over a given time interval are determined by the sampling periods, and can be set individually as required.
  • an operating signal is generated for the operator of the internal combustion engine, which may result in a power reduction, a partial shutdown or even a shutdown of the entire internal combustion engine.
  • the second distribution relates to temperature differences of the same temperature sensor divided into the same temperature difference intervals, which were nevertheless calculated for another time interval. Consequently, the time variation of the distribution of a temperature sensor can be tracked and thus conclusions on temporal changes in the local area of the temperature sensor can be drawn. If, for example, it becomes apparent that a significant change in the second distribution has occurred at a chronologically subsequent time interval, this can be an indication of the presence of a negative result.
  • a gas turbine it can be established, for example at a predetermined temperature sensor, that there is a change in the second Distribution could result, for example, could be concluded on a thermal damage in the combustion chamber area.
  • the comparison of the first distribution with the second distribution is effected by a comparison of the maximum of the first distribution with the maximum of the second distribution.
  • the comparison of the maxima is relatively easy, since only individual numerical values have to be compared with each other. It is therefore not necessary to relate the total distribution width of the first distribution and the second distribution to one another, but it is sufficient to compare only the numerical values of the maxima with one another in order to be able to make a statistically significant statement. The calculation is therefore quick and easy to perform.
  • the comparison of the first distribution with the second distribution is effected by applying both distributions in a common diagram with an axis representing the time profile over the two time intervals.
  • Color value histograms which can be used to recognize a numerical value range on the basis of the color values, and thus allow conclusions to be drawn on changes in the numerical values via changes in the color values, are particularly suitable here.
  • the color values allow an optically easy-to-use distribution representation as well as a marking of distribution changes over time.
  • Such color value histograms can be displayed, for example, to the operator of the internal combustion engine for the individual temperature sensors, so that he can check the areas to which temperature sensors are attached.
  • the comparison of the first distribution with the second distribution is made by comparing the position of the maximum of the first distribution with boundaries of a state space, which state space was determined from the distribution width of the second distribution. Because of its width, the second distribution therefore specifies a state space, that is to say a value band, within which the first maximum should lie when the internal combustion engine is intact.
  • the state space results here from empirical values, that is to say measured values over a length of the time interval, the state space being derived from the distribution width of the second distribution.
  • the three-sigma width of the second distribution can be used as the state space.
  • the distribution width of the second distribution has been determined, for example in advance by evaluating numerous temperature measurement values, it can be easily checked whether the maximum of the first distribution falls within the state space of the second distribution or not. A negative result would be given, for example, if the maximum of the first distribution comes to lie outside the state space of the second distribution.
  • the execution of this numerical comparison is relatively simple and easy to perform.
  • the first distribution and / or the second distribution are calculated cumulatively for all sampling periods of the time intervals.
  • the cumulative calculation increases the statistical significance, as more and more distribution values can be supplied to the already previously determined distributions, so as to successively produce an increasingly accurate distribution.
  • such a cumulative calculation shows only slight changes at the end of relatively long time intervals, so that the time intervals should be chosen to be short, so as to prevent concealment of emerging thermal damage.
  • the second distribution emerges from the first distribution by a sliding calculation beyond the first time interval.
  • the second distribution thus results from the first distribution in that the second time interval is determined correspondingly longer than the first time interval and at least partially coincides with it.
  • This form of sliding calculation also makes it possible to capture changes in the first distribution, in particular in the case of graphic display on a screen and continuous updating of the distributions. Namely, if the second distribution is still identical to the first distribution for the first time interval or parts thereof, a deviation may possibly occur after further sliding calculation, from which a negative result for the comparison can be derived.
  • the second distribution relates to temperature differences of another temperature sensor which are divided into temperature difference intervals but which were calculated for the same time interval.
  • different temperature sensors are evaluated over the same measurement period using the same evaluation method. If the temperature sensors are arranged in such a way that their temperature environment is comparable, comparable distributions are to be expected over longer operating periods. These can be traced to normal aging phenomena. However, if the distributions differ from one another at a certain point in time, this can be a sign of a loss. Particularly in the case of temperature sensors, which according to thermal considerations should be exposed to a geometrically different location but thermally identical conditions, an adjustment of the temperature sensors or a thermal damage assumption, which can be correlated with a specific temperature sensor, can be determined so quickly.
  • the comparison of the first distribution with the second distribution is effected by a comparison of the maximum of the first distribution with the maximum of the second distribution.
  • the comparison of the maxima is, as stated above, relatively easy, since only two numerical values must be compared.
  • the calculation for the comparison is therefore relatively easy to perform, as well as to derive a negative result quickly from this calculation.
  • the comparison of the maxima relates to all the maxima of the temperature sensors of the ensemble, so that the ensemble difference between the largest and the smallest maximum is determined from the ensemble.
  • a temperature variance field can be determined within which the maximum temperature differences determined are indicated.
  • From the spread of the individual maxima there is also a measure of the thermal cycling experienced by the respective mounting locations of the temperature sensors in the internal combustion engine. For rotating hot gas components, such as in a gas turbine, this allows a conclusion on the thermal load of these components. Namely, the rotating hot gas components are continuously exposed to thermal cycling, which is greater the larger the spread of all maxima. In other words, the stronger the maximum maximum deviates from the smallest maximum, the greater is the thermal cycling.
  • FIG. 1 shows a diagrammatic representation of a first frequency distribution D 1 , which has been normalized.
  • the ordinate thus corresponds to a unitless relative frequency H.
  • the frequency distribution D 1 has a distribution width of approximately 10 K, a clear maximum being formed at a differential temperature dT of approximately -4 K.
  • the first distribution D 1 was created by calculating a predetermined number of temperature differences ⁇ T i, k for temporally successive sampling spaces t k over a predetermined time interval dt 1 and dividing them into individual numerical intervals dT i, j in accordance with a temperature difference interval division dT. After appropriate normalization and adjustment of the temperature to a predetermined zero value, the illustrated first distribution D 1 results.
  • the preceding and following indices i and m extend from 1 to the number of temperature sensors of the ensemble considered. If individual sensors are taken out by way of example, the indices are expressly stated, for example with 1 or 2.
  • the index k furthermore extends from 1 to the number of sampling periods which lie within a time interval dt. This can only be a sampling period, or significantly more, for example also of the order of 10 6 and more.
  • the index j relates to the number of individual temperature difference intervals for a distribution. Here, the index j is typically between 1 and less than 1,000.
  • the illustrated first distribution D 1 can now be compared according to an embodiment of the method according to the invention further with a second distribution D 2 , wherein the second distribution D 2 also in temperature difference intervals dT divided temperature differences .DELTA.T i, k has. If a deviation now results in the comparison of the first distribution D 1 with the second distribution D 2 , a negative result of the comparison can possibly be deduced, wherein an operating signal is generated on the basis of which, and is thus signaled to the operator of the internal combustion engine, that a thermal damage event will occur in the future, or has already occurred.
  • FIG. 3 shows a color histogram of individual distributions over time.
  • the distributions D divided into temperature difference intervals dT are plotted against the time t.
  • the time t results from a continuous representation of individual time intervals dt, which follow one another.
  • the timeline carries the unit of weeks.
  • the present case thus shows the time profile of the temperature differences ⁇ T i, k divided into temperature difference intervals dT i, j over a total time of 22 weeks.
  • the time intervals dt here have a not further specified length. But take it for example the first distribution D 1 at the time of three weeks, it is found that the distribution has a maximum in the range of about +5 K. Changes in this maximum value of the distribution D 1 approximately at a time of five and a half weeks can be explained by different operating conditions of the internal combustion engine in partial load. Thermal damage can be excluded in this case.
  • FIG. 4 shows a diagrammatic representation of an optical comparison between the maximum value Max 1 (or Max 1 ') of the first distribution D 1 compared to a determined from the second distribution D 2 distribution width, the state space Z.
  • the distribution width is dependent on Power P of the internal combustion engine applied. As can be easily understood, this distribution width does not increase with increasing power, but is linearly shifted towards higher temperature values.
  • Max 1 or Max 1 '
  • this distribution width does not increase with increasing power, but is linearly shifted towards higher temperature values.
  • the comparison of the first maximum Max 1 of the first distribution D 1 with the state space Z of the second distribution D 2 is carried out at a power of about 215 MW.
  • the maximum value MAX 1 is within the shaded area of the labeled state space Z.
  • the deviation of the first distribution D 1 of the second distribution D 2 which is not shown here explicitly, figuratively based on the state space made representable, sufficiently consistent. Damage to the hot gas parts of the internal combustion engine can thus be largely excluded.
  • the maxima Max i of 24 temperature sensors S i are shown, the scattering width having approximately 75 K.
  • the spread width corresponds to the ensemble difference E, which can also be used as reference for future comparisons.
  • FIG. 6 shows in comparison to FIG. 5 a diagram of a number of maxima Max i of the same ensemble of temperature sensors S i , where now the spread is significantly lower and is 21 K.
  • maxima Max i shown are derived from temperature sensors, for example, which are arranged radially in the exhaust gas outlet channel of the gas turbine, it is possible to trace from the larger spreading width FIG. 5 conclude that in particular the rotating turbine blades are subject to a stronger thermal cycling during their movement. This in turn leads to conclusions that the thermally stressed components are subject to a faster aging process and therefore have to be serviced or replaced prematurely. If, for example, it is determined during operation that the spread increases quite strongly at individual maxima Max i or the ensemble difference E changes significantly, this can be regarded as a negative result and indicate to the operator of the internal combustion engine that a maintenance measure has been carried out should be.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Control Of Turbines (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Testing Of Engines (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schadenserkennung bei Betrieb einer Brennkraftmaschine (1), insbesondere einer Gasturbine, umfassend folgende Schritte: - Berechnen eines Mittelwerts (T avg,k ) von einzelnen Temperaturmesswerten (T i,k ) über einen vorgegebenen Abtastzeitraum (t k ) eines Ensembles von Temperatursensoren (S i ) in oder an der Brennkraftmaschine (1), - Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen (”T i,k ) zwischen dem Mittelwert (T avg,k ) und den einzelnen Temperaturmesswerten (T i,k ) über den vorgegebenen Abtastzeitraum (t k ), - Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen (”T i,k ) für zeitlich aufeinander folgende Abtastzeiträume (t k ) über ein vorgegebenes Zeitintervall (dt 1 ); - Erstellen einer ersten Verteilung (D 1 ) durch Einteilen der einem Temperatursensor (S i ) zugeordneten Temperaturdifferenzen (”T i,k ) für das vorgegebene Zeitintervall (dt 1 ) in Temperaturdifferenzintervalle (dT i,j ), - Vergleich der ersten Verteilung (D 1 ) mit einer zweiten Verteilung (D 2 ) von ebenfalls in Temperaturdifferenzintervalle (dT i,j ) eingeteilte Temperaturdifferenzen (”T i,k ), - Erzeugen eines Betriebssignals auf Grundlage eines negativen Ergebnisses des Vergleichs.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schadenserkennung bei Betrieb einer Brennkraftmaschine, insbesondere einer Gasturbine, sowie eine solche Brennkraftmaschine als auch eine Regelvorrichtung, welche dazu ausgebildet ist, ein entsprechendes Verfahren auszuführen.
  • Bei Brennkraftmaschinen, insbesondere bei Gasturbinen, können thermisch bedingt vielerlei Schäden auftreten. Bei Gasturbinen ist hierbei etwa der thermisch am höchsten beanspruchte Bereich, der so genannte Heißgasbereich, Temperaturen von bis zu 1.600 °C ausgesetzt. Liegt nun ein Schaden in dem Heißgasbereich vor, insbesondere an den Brennern bzw. Rohrbrennkammern einer Gasturbine, so kann oftmals beobachtet werden, dass diese Schäden nicht plötzlich auftreten, sondern sich über einen längeren Zeitraum hin abzeichnen und entwickeln.
  • Oftmals gibt zu diesen thermisch bedingten Schäden eine inhomogene Temperaturverteilung innerhalb der Brennkraftmaschine Anlass. Bei einer Gasturbine werden etwa die Turbinenschaufeln im Falle eines Brennerschadens sehr stark thermisch wechselbeansprucht, da sie aufgrund ihrer Rotation den unterschiedlichen thermischen Bedingungen der Brenner ausgesetzt sind.. Diese Wechselbeanspruchung schädigt die Schaufeln einer Gasturbine mit zunehmender Betriebszeit strukturell. Je höher die Temperaturunterschiede, welchen die Komponenten bei der Wechselbeanspruchungen ausgesetzt sind, desto schneller werden auch die Komponenten altern und schadensbedingt ausgewechselt werden müssen.
  • Nicht nur die thermische Wechselbeanspruchung, sondern auch statische thermische Spannungen können in der Nachbarschaft der beschädigten Stellen innerhalb der Brennkraftmaschine zu Materialversagen führen. Sind etwa bei einer Gasturbine die Brenner bzw. die Rohrbrennkammern beschädigt, lässt sich in Folge oftmals ein thermisches Materialversagen im Bereich der so genannten Transitions beobachten. Diesem Materialversagen geht typischerweise eine Schädigung der Keramikbeschichtung voraus, mit welcher die Transitions versehen sind. Nach Versagen dieser Keramikbeschichtung kommt es oftmals zu einem Folgeversagen der metallischen Grundstruktur der Transitions. In Folge der ungünstigen thermischen Belastung dieser Bauteile kann es über längere Betriebszeiträume zu Mikrorissen bzw. anderen materialtechnischen Schädigungen der einzelnen Bauteile kommen. Derartige Mikrorisse entwickeln sich im Laufe der weiteren Betriebszeit zu makroskopischen Rissen, durch welche etwa kalte Kühlluft im Falle einer Gasturbine in die Brennkammer eintreten kann, was wiederum eine Absenkung der Brennerkammertemperatur verursacht. Die so abgesenkte Austrittstemperatur des Heißgases an dem jeweils betroffenen Brenner setzt sich nach Durchlaufen aller Turbinenstufen in zunehmend abgeschwächter Form lokal fort, kann jedoch im Bereich des Abgasaustrittskanals der Gasturbine noch messtechnisch signifikant als Kaltluftsträhne nachgewiesen werden.
  • Um derartige Schadensereignisse messtechnisch erfassen zu können, werden in den Brennkraftmaschinen oftmals Temperatursensoren (Thermoelemente) eingesetzt, welche Unterschiede in den thermischen Belastungen der Brennkraftmaschine bzw. der von dieser umfassten Bauteile erfassen lassen. Bei Gasturbinen sind etwa zwölf bis vierundzwanzig Temperatursensoren radial im Bereich des Abgasaustrittskanals verteilt und erlauben so eine polare Abgastemperaturmessung. Bisher angewandte Methoden um derartige thermische Schadensereignisse zu erfassen, erforderten etwa eine Tiefpassfilterung der Temperaturmesswerte bzw. eine Vergleichsrechnung einzelner von den Temperatursensoren aufgenommener Temperaturmesswerte miteinander.
  • Hierbei hat sich jedoch gezeigt, dass thermisch bedingte Schäden nicht ausreichend rechtzeitig und sicher erkannt werden können, weshalb es eines weiteren Verfahrens bedarf, um die mit den Temperatursensoren gemessenen Temperaturmesswerte auswerten zu können, um eine sichere und zuverlässige Vorhersage vornehmen zu können. Für den Betreiber einer Brennkraftmaschine ist es wünschenswert, derartige thermische Schäden möglichst früh zu erkennen, um eine verbesserte Planbarkeit der Wartungsmaßnahmen sowie eine Planbarkeit der Abschaltung der Brennkraftmaschine im Falle einer Instandssetzungsreparatur zu haben. Zudem will der Betreiber einer solchen Brennkraftmaschine einen Totalschaden verhindern, um so etwa auch Folgeschäden an anderen Bauteilen innerhalb der Brennkraftmaschine vermeiden zu können.
  • Die bekannten aktuellen Auswerteverfahren zur Analyse der Temperaturmesswerte liefern aufgrund der mitunter breiten Streuung der Ergebnisse nur unsichere und damit unzureichende Ergebnisse. Infolgedessen lässt sich die thermische Schadensnahme oftmals nicht ausreichend frühzeitig erkennen. Zudem ist in den aufgenommenen Temperaturmesswerten auch eine natürliche stochastische Streuung vorhanden, was zu einer weiteren Verdeckung einer möglichen thermischen Schadensnahme führen kann.
  • Es stellt sich also als technisches Erfordernis heraus, ein weiteres Verfahren bzw. eine geeignete Regelvorrichtung zum Ausführen eines solchen Verfahrens bzw. eine entsprechende Brennkraftmaschine vorzuschlagen, welche die aus dem Stand der Technik bekannten Nachteile vermeiden kann. Insbesondere soll ein Verfahren bzw. eine Regelvorrichtung wie auch eine Brennkraftmaschine vorgeschlagen werden, welche eine sichere und zuverlässige Früherkennung von thermischen Schadensereignissen ermöglicht.
  • Diese der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist gelöst durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 sowie durch eine Regelvorrichtung gemäß Anspruch 11 und eine Brennkraftmaschine gemäß Anspruch 12.
  • Insbesondere ist die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zur Schadenserkennung bei Betrieb einer Brennkraftmaschine, insbesondere einer Gasturbine, umfassend folgende Schritte:
    • Berechnen eines Mittelwerts von einzelnen Temperaturmesswerten über einen vorgegebenen Abtastzeitraum eines Ensembles von Temperatursensoren in oder an der Brennkraftmaschine;
    • Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen zwischen dem Mittelwert und den einzelnen Temperaturmesswerten über den vorgegebenen Abtastzeitraum;
    • Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen für zeitlich aufeinander folgende Abtastzeiträume über ein vorgegebenes Zeitintervall;
    • Erstellen einer ersten Verteilung durch Einteilen der einen Temperatursensor zugeordneten Temperaturdifferenzen für das vorgegebene Zeitintervall in Temperaturdifferenzintervalle;
    • Vergleichen der ersten Verteilung mit einer zweiten Verteilung von ebenfalls in Temperaturdifferenzintervalle eingeteilte Temperaturdifferenzen;
    • Erzeugen eines Betriebssignals auf Grundlage eines negativen Ergebnisses des Vergleichs.
  • Weiterhin werden die der Erfindung zugrunde liegenden Aufgaben gelöst durch eine Regelvorrichtung, welche dazu ausgebildet ist, das vorab wie auch nachfolgend beschriebene Verfahren auszuführen, wobei eine Berechnungseinheit umfasst ist, welche die Berechnung des Mittelwerts der einzelnen Temperaturmesswerte, die Berechnung der einzelnen Temperaturdifferenzen, die Erstellung einer ersten Verteilung und einer zweiten Verteilung, und im Vergleich der ersten Verteilung mit einer zweiten Verteilung ausführt, sowie eine Signalerzeugungseinheit, welche im Falle eines negativen Ergebnisses des Vergleichs ein Betriebssignal erzeugt.
  • Weiterhin werden die der Erfindung zugrunde liegenden Aufgaben gelöst durch eine Brennkraftmaschine, insbesondere eine Gasturbine, welche eine vorab wie auch nachfolgend beschriebene Regelvorrichtung aufweist.
  • An dieser Stelle ist darauf hinzuweisen, dass die vorliegenden Verteilungen im Sinne einer Häufigkeitsverteilung zu verstehen sind.
  • Der erwähnte Abtastzeitraum entspricht hierbei einer inversen Abtastrate, gemäß welcher vorliegend bspw. einmal pro Sekunde eine Temperaturdifferenz berechnet wird. Wesentlich ist, dass der Abtastzeitraum kürzer ist als ein Zeitraum, über welchen typischerweise die Brennkraftmaschine betrieben wird, bevor eine Schadensnahme erfolgt. In anderen Worten soll der Abtastzeitraum einerseits ausreichend kurz sein, um eine möglichst gute Zeitauflösung zu erlangen, andererseits auch nicht zu kurz, um damit eine unnötige Aufnahme von Daten, welche nachfolgend zeitlich auch zwischengespeichert werden müssen, zu vermeiden. Typische Abtastzeiträume liegen im Bereich von Sekunden bis Minuten.
  • Die vorliegenden Zeitintervalle sind erfindungsgemäß nicht kürzer als die Abtastzeiträume, können diesen aber in einem Fall sogar entsprechen. Typischerweise sind die Zeitintervalle jedoch deutlich länger, so dass zahlreiche Abtastzeiträume in einem Zeitintervall liegen können. Die Zeitintervalle müssen so groß gewählt werden, dass die zeitliche Entwicklung der thermischen Schadensnahme ausreichend gut beobachtet werden kann. Typische Zeitintervalle liegen im Bereich von Tagen, Wochen oder sogar Monaten.
  • An dieser Stelle ist auch darauf hinzuweisen, dass die Temperaturdifferenzintervalle im Sinne von numerischen Intervallen zu verstehen sind, in welche die Temperaturdifferenzen je nach Wert einsortiert werden können, um nach entsprechender Einteilung eine Verteilung zu erhalten. In anderen Worten sind die Temperaturdifferenzintervalle nichts anderes als numerische Bereiche, welche vorab definiert wurden, über welchen eine Häufigkeitsverteilung berechnet werden soll. Die numerischen Intervalle sind im Normalfall benachbart, so dass jeder Temperaturdifferenz ein Intervall zugeordnet werden kann. Die numerischen Intervalle werden hierbei aus berechnungstechnischen Gründen insbesondere gleich beabstandet voneinander gewählt, so dass jeweils ein Nachbarintervall sich über eine vergleichbare Intervalllänge erstreckt. Bei den vorliegenden Brennkraftmaschinen hat es sich als günstig erwiesen, die Nachbarintervalle zwischen 0,1 Kelvin und ca. 4 Kelvin hinsichtlich ihrer Intervallbreite zu wählen. Werden nun nachfolgend die Häufigkeiten einzelner Temperaturdifferenzen in den bestimmten numerischen Intervallen gezählt und mit der Gesamtzahl aller Einträge verglichen, kann eine Häufigkeitsverteilung im Sinne der vorliegenden Verteilung leicht berechnet werden.
  • Ist die erfindungsgemäße Brennkraftmaschine eine Gasturbine, können die Temperatursensoren bevorzugt im Bereich des Abgasaustrittskanals angeordnet sein. Auch eine Anordnung der Temperatursensoren mit radialer Geometrie, zur Aufnahme eines polaren Temperaturbildes ist bevorzugt.
  • Erfindungsgemäß soll ein Betriebssignal auf Grundlage eines negativen Ergebnisses des Vergleiches erzeugt werden. Ein negatives Ergebnis liegt dann vor, falls aus dem Ergebnis des Vergleiches die Erkenntnis gewonnen werden kann, dass ein Schadensereignis eingetreten ist bzw. ein solches sich abzeichnet und zukünftig bevorsteht. Hierbei müssen typischerweise bestimmte Grenzwerte vorab bestimmt sein, deren Überschreitung bzw. Erreichen als negatives Ergebnis klassifiziert werden kann. Derartige Grenzwerte werden typischerweise anhand von Erfahrungswerten definiert. Auch je nach betrachteter Komponente der Brennkraftmaschine können hier unterschiedliche Grenzwerte vorbestimmt sein. Eine pauschale Vorabbestimmung derartiger Grenzwerte ist nicht sinnvoll.
  • Erfindungsgemäß ist vorgesehen, die Schadenserkennung auf Grundlage des Vergleichs zweier Verteilungen vorzunehmen. Die Verteilungen werden hierbei im Vorfeld für jeweilige Temperatursensoren erstellt und erlauben etwa die zeitliche Änderung der Abweichungen einzelner Temperaturmesswerte vom Mittelwert der einzelnen Temperaturmesswerte anzugeben. Anstelle also nun, wie etwa bisher üblich, einzelne Absolutwerte der Temparatursensoren zu betrachten, werden erfindungsgemäß einzelne Verteilungen der Temperaturmesswerte betrachtet, welche über ein vorgegebenes Zeitintervall aufgenommen wurden. Die Auflösung der Verteilung wird hierbei durch die Abtastzeiträume bestimmt, und kann je nach Anforderung individuell eingestellt werden.
  • Aufgrund des Vergleichs einzelner Verteilungen können nun die vorab beschriebenen Probleme hinsichtlich der Streuung einzelner Temperaturmesswerte verringert werden, da ganze Verteilungen verglichen werden, welche aus vielen Temperaturmesswerten abgeleitet wurden. Der Vergleich zweier Verteilungen kann hierbei wiederum auf unterschiedliche Art und Weise erfolgen, und ist Gegenstand der nachfolgenden Unteransprüche. Es zeigt sich jedoch, dass nach Ausführen einer einfachen numerischen Berechnung der Vergleich aus den Verteilungen einem Vergleich einzelner Temperaturmesswerte deutlich überlegen ist.
  • Sollte sich aus einem solchen Vergleich nun ergeben, dass ein bestimmtes negatives Ergebnis abgeleitet werden kann, wird für den Betreiber der Brennkraftmaschine ein Betriebssignal erzeugt, welches etwa eine Leistungsreduzierung, ein bereichsweises Abschalten oder sogar ein Stilllegen der gesamten Brennkraftmaschine zur Folge haben kann.
  • Gemäß einer ersten bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die zweite Verteilung in dieselben Temperaturdifferenzintervalle eingeteilte Temperaturdifferenzen desselben Temperatursensors betrifft, welche doch für ein anderes Zeitintervall berechnet wurden. Folglich kann so die zeitliche Veränderung der Verteilung eines Temperatursensors verfolgt werden und so auf zeitliche Veränderungen im örtlichen Bereich des Temperatursensors Rückschlüsse gezogen werden. Zeigt sich also etwa, dass zu einem zeitlich nachfolgenden Zeitintervall sich eine signifikante Änderung der zweiten Verteilung ergeben hat, kann dies ein Anzeichen für das Vorliegen eines negativen Ergebnisses sein. Im Falle einer Gasturbine kann so etwa an einem vorbestimmten Temperatursensor festgestellt werden, dass sich eine Veränderung der zweiten Verteilung ergeben hat, wodurch etwa auf eine thermische Schadensnahme im Brennkammerbereich geschlossen werden könnte.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass der Vergleich der ersten Verteilung mit der zweiten Verteilung durch einen Vergleich des Maximums der ersten Verteilung mit dem Maximum der zweiten Verteilung erfolgt. Der Vergleich der Maxima ist hierbei relativ einfach möglich, da lediglich einzelne numerische Werte miteinander verglichen werden müssen. Es ist also nicht notwendig, die gesamte Verteilungsbreite von erster Verteilung und zweiter Verteilung miteinander in Bezug zu setzen, sondern es reicht aus, lediglich die numerischen Werte der Maxima miteinander zu vergleichen, um eine statistisch signifikante Aussage vornehmen zu können. Die Berechnung ist also schnell und einfach durchzuführen.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass der Vergleich der ersten Verteilung mit der zweiten Verteilung dadurch erfolgt, dass beide Verteilungen in einem gemeinsamen Diagramm mit einer den zeitlichen Verlauf über die beiden Zeitintervalle repräsentierenden Achsen aufgetragen werden. Durch die grafisch dargestellte Änderung des Verlaufs der Verteilungen kann ebenfalls erkannt werden, wann die Verteilungsänderung eine Schadensnahme anzeigt bzw. ankündigt. Besonders geeignet sind hierbei Farbwerthistogramme, welche anhand der Farbwerte einen numerischen Wertebereich erkennen lassen und so über Änderungen der Farbwerte auch auf Änderungen der numerischen Werte rückschließen lassen. Die Farbwerte erlauben eine optisch leicht eingängige Verteilungsdarstellung wie auch eine Kenntlichmachung von Verteilungsänderungen über die Zeit hinweg. Derartige Farbwerthistogramme können beispielsweise dem Betreiber der Brennkraftmaschine für die einzelnen Temperatursensoren angezeigt werden, so dass er die Bereiche, an welchen Temperatursensoren angebracht sind, überprüfen kann.
  • Entsprechend einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass der Vergleich der ersten Verteilung mit der zweiten Verteilung durch einen Vergleich der Lage des Maximums der ersten Verteilung mit Grenzen eines Zustandsraumes erfolgt, welcher Zustandsraum aus der Verteilungsbreite der zweiten Verteilung bestimmt wurde. Die zweite Verteilung gibt also aufgrund ihrer Breite einen Zustandsraum, das heißt ein Werteband vor, innerhalb dessen das erste Maximum bei intakter Brennkraftmaschine liegen sollte. Der Zustandsraum ergibt sich hierbei aus Erfahrungswerten, das heißt Messwerte über eine Länge des Zeitintervalls, wobei sich der Zustandsraum aus der Verteilungsbreite der zweiten Verteilung ableitet. Insbesondere kann als Zustandsraum die drei Sigma-Breite der zweiten Verteilung herangezogen werden. Ist die Verteilungsbreite der zweiten Verteilung einmal bestimmt, etwa im Vorfeld durch Auswertung zahlreicher Temperaturmesswerte, kann leicht überprüft werden, ob das Maximum der ersten Verteilung in den Zustandsraum der zweiten Verteilung fällt oder nicht. Ein negatives Ergebnis wäre etwa dann gegeben, wenn das Maximum der ersten Verteilung außerhalb des Zustandsraumes der zweiten Verteilung zu liegen kommt. Die Ausführung dieses numerischen Vergleichs ist verhältnismäßig einfach und leicht zu vollführen.
  • Gemäß eines weiteren Aspekts der vorliegenden Erfindung ist vorgesehen, dass die erste Verteilung und/oder die zweite Verteilung kumulativ für alle Abtastzeiträume der Zeitintervalle berechnet werden. Die kumulative Berechnung erhöht die statistische Aussagekraft, da zunehmend mehr Verteilungswerte der jeweils vorhergehend bereits bestimmten Verteilungen zugeführt werden können, um so sukzessive eine immer genauere Verteilung zu erstellen. Eine derartige kumulative Berechnung zeigt am Ende von verhältnismäßig langen Zeitintervallen jedoch nur geringe Änderungen, so dass die Zeitintervalle entsprechend kurz gewählt werden sollten, um so eine Verdeckung von sich abzeichnenden thermischen Schadensnahmen zu verhindern.
  • Alternativ oder auch zusätzlich kann vorgesehen sein, dass die zweite Verteilung aus der ersten Verteilung durch eine gleitende Berechnung über das erste Zeitintervall hinaus hervorgeht. Die zweite Verteilung ergibt sich also aus der ersten Verteilung, indem das zweite Zeitintervall entsprechend länger als das erste Zeitintervall bestimmt wird, und wenigstens teilweise mit diesem übereinstimmt. Auch diese Form der gleitenden Berechnung ermöglicht insbesondere bei grafischer Darstellung auf einem Bildschirm sowie kontinuierlicher Aktualisierung der Verteilungen eine einfache Möglichkeit, Veränderungen in der ersten Verteilung zu erfassen. Ist die zweite Verteilung nämlich für das erste Zeitintervall bzw. Teile davon noch mit der ersten Verteilung identisch, kann nach darüberhinausgehender gleitender Berechnung möglicherweise eine Abweichung sich einstellen, woraus ein negatives Ergebnis für den Vergleich abgeleitet werden kann.
  • Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die zweite Verteilung in Temperaturdifferenzintervalle eingeteilte Temperaturdifferenzen eines anderen Temperatursensors betrifft, welche jedoch für dasselbe Zeitintervall berechnet wurden. Insofern werden mit derselben Auswertemethode etwa unterschiedliche Temperatursensoren über den gleichen Messzeitraum ausgewertet. Sind die Temperatursensoren etwa so angeordnet, dass ihr Temperaturumfeld vergleichbar ist, sind über längere Betriebszeiträume auch vergleichbare Verteilungen zu erwarten. Diese können gewöhnliche Alterungserscheinungen nachvollziehen lassen. Weichen jedoch die Verteilungen ab einem gewissen Zeitpunkt voneinander ab, kann dies ein Anzeichen für eine Schadensnahme sein. Insbesondere bei Temperatursensoren, welche nach thermischen Gesichtspunkten einem zwar geometrisch anderem Ort jedoch thermisch gleichen Bedingungen ausgesetzt sein sollten, kann so schnell ein Abgleich der Temperatursensoren bzw. eine thermische Schadensnahme, welche mit einem bestimmten Temperatursensor korreliert werden kann, bestimmt werden.
  • Gemäß einer Weiterführung dieser Idee ist vorgesehen, dass der Vergleich der ersten Verteilung mit der zweiten Verteilung durch einen Vergleich des Maximums der ersten Verteilung mit dem Maximum der zweiten Verteilung erfolgt. Der Vergleich der Maxima ist, wie bereits oben ausgeführt, relativ einfach möglich, da lediglich zwei numerische Werte miteinander verglichen werden müssen. Die Berechnung für den Vergleich ist also verhältnismäßig einfach zu vollziehen, wie auch ein negatives Ergebnis schnell aus dieser Berechnung abzuleiten.
  • Gemäß einer zusätzlichen Weiterführung dieses Ansatzes ist vorgesehen, dass der Vergleich der Maxima alle Maxima der Temperatursensoren des Ensembles betrifft, so dass die Ensembledifferenz zwischen dem größten und dem kleinsten Maximum aus dem Ensemble bestimmt wird. Durch den Vergleich der einzelnen Maxima über alle Temperatursensoren hinweg kann so ein Temperaturvarianzfeld ermittelt werden, innerhalb dessen die maximalen ermittelten Temperaturunterschiede angegeben sind. Aus der Streubreite der einzelnen Maxima ergibt sich auch ein Maß für die Temperaturwechselbeanspruchung, welche die betreffenden Anbringungsorte der Temperatursensoren in der Brennkraftmaschine erfahren. Bei rotierenden Heißgaskomponenten, etwa in einer Gasturbine, erlaubt dies einen Rückschluss auf die thermische Belastung dieser Komponenten. Die rotierenden Heißgaskomponenten werden nämlich kontinuierlich einer thermischen Wechselbeanspruchung ausgesetzt, welche umso größer ist, je größer die Streubreite aller Maxima ist. In anderen Worten ist die thermische Wechselbeanspruchung umso größer, je stärker das größte Maximum von dem kleinsten Maximum abweicht.
  • Nachfolgend soll die Erfindung anhand einzelner Figuren im Detail näher beschrieben werden. Hierbei ist darauf hinzuweisen, dass die in den Figuren mit gleichen Bezugszeichen versehenen technischen Merkmale gleiche technische Funktion aufweisen sollen.
  • Ebenfalls ist darauf hinzuweisen, dass die in den nachfolgenden Figuren beschriebenen technischen Merkmale in beliebiger Kombination miteinander, wie auch in beliebiger Kombination mit den vorab dargestellten Ausführungsformen der Erfindung beansprucht werden sollen, soweit die daraus resultierende Kombination die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe lösen kann.
  • Fernerhin ist darauf hinzuweisen, dass die nachfolgenden Figuren lediglich schematisch zu verstehen sind, und insbesondere keinerlei Aussagen zu einer behaupteten Einschränkung der Ausführbarkeit der Erfindung erlauben.
  • Hierbei zeigen:
    • FIG 1
    eine diagrammatische Darstellung einer ersten Häufigkeitsverteilung D1 einzelner Temperaturdifferenzwerte für ein vorgegebenes Zeitintervall in Temperaturdifferenzintervalle dTi,j;
    FIG 2
    eine diagrammatische Darstellung der in Figur 1 gezeigten ersten Häufgkeitsverteilung D1unter Angabe des Häufigkeitsmaximums Max1 bei einer Temperatur von -4.0 K (= dTMax1) ;
    FIG 3
    ein Farbwerthistogramm einer zeitlichen Darstellung der Veränderung einzelner Verteilungen über die Zeit t;
    FIG 4
    eine diagrammatische Darstellung des Verhältnisses der Lage von erstem Häufigkeitsmaximum Max1 (bzw. Max1') der ersten Verteilung mit dem aus der zweiten Verteilung abgeleiteten Zustandsraums Z bei unterschiedlichen Leistungen P der Brennkraftmaschine;
    FIG 5
    eine diagrammatische Darstellung der Streuung der Maxima Maxi für ein Ensemble von Temperatursensoren für jeweils ein vorbestimmtes Zeitintervall;
    FIG 6
    eine diagrammatische Darstellung der Streuung der Maxima Maxi von Temperatursensoren eines Ensembles von Temperatursensoren wie in FIG 5 gezeigt, jedoch mit deutlich geringerer Streubreite und
    FIG 7
    eine flussdiagrammatische Darstellung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Schadenserkennung bei Betrieb einer Brennkraftmaschine.
  • FIG 1 zeigt eine diagrammatische Darstellung einer ersten Häufigkeitsverteilung D1, welche normiert wurde. Die Ordinate entspricht somit einer einheitslosen relativen Häufigkeit H. Wie zu erkennen ist, weist die Häufigkeitsverteilung D1 eine Verteilungsbreite von etwa 10 K auf, wobei ein klares Maximum bei einer Differenztemperatur dT von etwa -4 K ausgebildet ist. Die erste Verteilung D1 wurde erstellt indem eine vorbestimmte Anzahl an Temperaturdifferenzen ΔTi,k für zeitlich aufeinander folgende Abtasträume tk über ein vorgegebenes Zeitintervall dt1 berechnet wurden und entsprechend einer Temperaturdifferenzintervalleinteilung dT in einzelne numerische Intervalle dTi,j eingeteilt wurde. Nach entsprechender Normierung und Abgleich der Temperatur auf einen vorbestimmten Nullwert hin ergibt sich die dargestellte erste Verteilung D1.
  • An dieser Stelle ist darauf hinzuweisen, dass die vorhergehenden und nachfolgenden Indizes i und m sich von 1 bis zur Anzahl der Temperatursensoren des betrachteten Ensembles erstrecken. Sind einzelne Sensoren beispielhaft herausgenommen, so werden die Indizes ausdrücklich angegeben, zum Beispiel mit 1 oder 2. Der Index k erstreckt sich weiterhin von 1 bis zur Anzahl der Abtastzeiträume, welche innerhalb eines Zeitintervalls dt liegen. Dies kann lediglich nur ein Abtastzeitraum sein, oder aber signifikant mehr, etwa auch von der Größenordnung 106 und mehr. Der Index j betrifft die Anzahl der einzelnen Temperaturdifferenzintervalle für eine Verteilung. Hierbei liegt der Index j typischerweise zwischen 1 und weniger als 1.000.
  • Die dargestellte erste Verteilung D1 kann nun gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens weiter mit einer zweiten Verteilung D2 verglichen werden, wobei die zweite Verteilung D2 ebenfalls in Temperaturdifferenzintervalle dT eingeteilte Temperaturdifferenzen ΔTi,k aufweist. Ergibt sich nun eine Abweichung bei dem Vergleich der ersten Verteilung D1 mit der zweiten Verteilung D2, kann möglicherweise auf ein negatives Ergebnis des Vergleichs geschlossen werden, wobei ein Betriebssignal auf deren Grundlage erzeugt wird, und so dem Betreiber der Brennkraftmaschine etwa signalisiert wird, dass ein thermischer Schadensfall zukünftig eintreten wird, oder schon eingetreten ist.
  • FIG 2 zeigt, wie bereits in FIG 1 dargestellt, die erste Verteilung D1 jedoch nun mit einem Hinweis auf das Maximum der ersten Verteilung D1. Da die Temperaturwerte auf einen Nullwert hin abgeglichen wurden, zeigt die vorliegende Verteilung einen Maximalwert dTMax1 = Max1 von -4 K. Ausführungsgemäß kann dieser Maximalwert Max1 für einen weiteren Vergleich der ersten Verteilung D1 mit der zweiten Verteilung D2 herangezogen werden. Hierbei können beispielsweise, wie oben erklärt, die Maximalwerte Max1 und Max2 (=dTMax2) der beiden Verteilungen D1 und D2 miteinander verglichen werden, oder aber auch eine Übereinstimmung des Maximalwerts Max1 mit einem Zustandsraum Z, welcher aus der Verteilungsbreite der zweiten Verteilung D2 abgeleitet wurde.
  • FIG 3 zeigt ein Farbwerthistogramm einzelner Verteilungen im zeitlichen Verlauf. Hierbei sind die in Temperaturdifferenzintervalle dT eingeteilten Verteilungen D gegen die Zeit t aufgetragen. Die Zeit t ihrerseits ergibt sich aus einer kontinuierlichen Darstellung einzelner Zeitintervalle dt, welche aufeinander folgen. Typischerweise trägt die Zeitachse die Einheit von Wochen. Der vorliegende Fall zeigt also den zeitlichen Verlauf der in Temperaturdifferenzintervalle dTi,j eingeteilte Temperaturdifferenzen ΔTi,k über eine Gesamtzeit von 22 Wochen. Die Zeitintervalle dt haben hierbei eine nicht weiter spezifizierte Länge. Nimmt man jedoch beispielsweise die erste Verteilung D1 zum Zeitpunkt von drei Wochen, so stellt man fest, dass die Verteilung ein Maximum im Bereich von ca. +5 K aufweist. Änderungen dieses Maximalwerts der Verteilung D1 etwa zu einer Zeit von fünfeinhalb Wochen, lassen sich durch unterschiedliche Betriebsbedingungen der Brennkraftmaschine in Teillast erklären. Eine thermische Schadensnahme kann in diesem Fall aber ausgeschlossen werden.
  • Betrachtet man hingegen eine Verteilung, im Sinne einer zweiten Verteilung D2, zum Zeitpunkt von 17 Wochen, so stellt man fest, dass die Verteilung zu größeren Temperaturdifferenzintervallwerten dTi,j hin verschoben wurde. Das Maximum der Verteilung liegt nun etwa bei 7,5 K. Dieser Umstand ergibt sich aufgrund einer Schadensnahme der Brennkammerbauteile in der Brennkraftmaschine. In anderen Worten lässt sich klar aus dem Unterschied der ersten Verteilung D1 und der zweiten Verteilung D2, welche beide auf der Einteilung unterschiedlicher Temperaturdifferenzen ΔTi,k eines Temperatursensors Si für gleiche Temperaturdifferenzintervalle dTi,j erzeugt wurden, eine optisch leicht sichtbare Änderung erkennen. Diese Abweichung beider Verteilungen D1, D2 nimmt nach der siebten Woche bis zur zweiundzwanzigsten Woche noch zu. Zur zweiundzwanzigsten Woche konnte der Betreiber der betreffenden Brennkraftmaschine dann einen Ausfall der Brennkraftmaschine aufgrund von einer Schädigung der Heißgasbauteile in der Brennkammer der Brennkraftmaschine verzeichnen. Dieser Schadensfall zur zweiundzwanzigsten Woche hatte sich jedoch bereits ab der sechzehnten Woche angekündigt. Durch eine kontinuierliche Überwachung der Temperaturmesswerte bzw. durch eine geeignete Auswertung wie im Rahmen der vorliegenden Erfindung vorgeschlagen, kann leicht anhand der optischen wie auch numerischen Abweichungen der berechneten Einzelverteilungen ein zukünftiger Schadensfall vorhergesagt werden.
  • FIG 4 zeigt eine diagrammatische Darstellung eines optischen Vergleichs zwischen dem Maximalwert Max1 (bzw. Max1') der ersten Verteilung D1 im Vergleich zu einer aus der zweiten Verteilung D2 ermittelten Verteilungsbreite, dem Zustandsraum Z. Hierbei ist die Verteilungsbreite in Abhängigkeit der Leistung P der Brennkraftmaschine aufgetragen. Wie sich leicht nachvollziehen lässt, nimmt diese Verteilungsbreite mit zunehmender Leistung zwar nicht zu, ist jedoch zu größeren Temperaturwerten hin linear verschoben. Wie bereits vorab angemerkt, ist es bekannt, dass bei unterschiedlichen Lasten der Brennkraftmaschine auch unterschiedliche Temperatur bei der Verbrennung einstellen, insbesondere bei Gasturbinen ist es etwa bekannt, dass bei zunehmender Last gemäß bestimmter Betriebsverfahren sich auch die Brennkammertemperatur ändert.
  • Der Vergleich des ersten Maximums Max1 der ersten Verteilung D1 mit dem Zustandsraum Z der zweiten Verteilung D2 erfolgt bei einer Leistung von etwa 215 MW. Wie deutlich zu erkennen ist, liegt der Maximalwert Max1 innerhalb des schraffierten Bereichs des markierten Zustandsraums Z. In anderen Worten ist die Abweichung der ersten Verteilung D1 von der zweiten Verteilung D2, welche vorliegend nicht explizit gezeigt ist, aber anhand des Zustandsraums bildlich darstellbar gemacht wurde, ausreichend übereinstimmend. Eine Schadensnahme der Heißgasteile der Brennkraftmaschine kann damit weitgehend ausgeschlossen werden.
  • Anders verhält es sich hingegen mit dem ebenfalls in den Diagramm dargestellten Maximalwert Max1', welcher etwa den Maximalwert einer anderen ersten Verteilung D1 darstellen soll. Wie leicht zu erkennen ist, fällt dieser alternative Maximalwert Max1' nicht in den grau schattierten Bereich und liegt damit außerhalb des Zustandsraums Z der zweiten Verteilung D2. Dieser Umstand kann nun als negatives Ergebnis des Vergleichs der beiden Verteilungen D1 und D2 gewertet werden, und kann in der Erzeugung eines Betriebssignals münden. Der Betreiber kann also aufgrund der Abweichung der Werte einen Rückschluss darauf ziehen, dass ein mögliches thermisches Schadensereignis eingetreten ist.
  • FIG 5 zeigt eine Darstellung aller Maxima Maxi (=dTMaxi) eines Ensembles an Temperatursensoren Si. Insgesamt sind die Maxima Maxi von 24 Temperatursensoren Si dargestellt, wobei die Streuungsbreite ungefähr 75 K aufweist. Die Streuungsbreite entspricht der Ensembledifferenz E, welche auch als Vergleichsgröße für zukünftige Vergleiche herangezogen werden kann.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die gezeigten Maxima wieder einem Nullwertabgleich unterzogen wurden, bzw. die Maximalwerte mit einem konstanten Faktor soweit reduziert, dass sie um 0 K herum streuen. Diese diagrammtechnischen Vereinfachungen dienen lediglich der verbesserten Darstellung.
  • FIG 6 zeigt im Vergleich zu FIG 5 ein Diagramm einer Anzahl an Maxima Maxi des gleichen Ensembles an Temperatursensoren Si, wobei nun die Streubreite deutlich geringer ist und bei 21 K liegt. Durch einen Vergleich der Ensembledifferenz E beider Darstellungen lässt sich nun erkennen, dass innerhalb der betrachteten Brennkraftmaschine gemäß dem Betriebszustand nach Figur 6 weniger große thermische Abweichungen vorliegen. Insbesondere bei Brennkraftmaschinen mit beweglichen bzw. rotierenden Bauteilen, wie etwa dem Rotor einer Gasturbine, kann insofern davon ausgegangen werden, dass die sich beweglichen Bauteile vermehrt bzw. einer stärkeren thermischen Wechselbeanspruchung ausgesetzt sind.
  • Sind die gezeigten Maxima Maxi etwa von Temperatursensoren abgeleitet, welche radial im Abgasaustrittskanal der Gasturbine angeordnet sind, lässt sich aus der größeren Streubreite nach FIG 5 rückschließen, dass insbesondere die rotierenden Turbinenschaufeln bei ihrer Bewegung einer stärkeren thermischen Wechselbeanspruchung unterliegen. Dies wiederum lässt Schlüsse darauf zu, dass die thermisch belasteten Bauteile einem schnelleren Alterungsprozess unterliegen und damit verfrüht gewartet bzw. ausgetauscht werden müssen. Stellt man nun etwa im Laufe des Betriebs fest, dass die Streubreite sich bei einzelnen Maxima Maxi recht stark erhöht bzw. die Ensembledifferenz E sich signifikant ändert, kann dies als negatives Ergebnis gewertet werden und dem Betreiber der Brennkraftmaschine anzeigen, dass eine Wartungsmaßnahme etwa durchgeführt werden sollte.
  • FIG 7 zeigt eine flussdiagrammatische Darstellung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Schadenserkennung beim Betrieb einer Brennkraftmaschine, welches folgende Schritte umfasst:
    • Berechnen des Mittelwerts Tavg,k von einzelnen Temperaturmesswerten Ti,k über einen vorgegebenen Abtastzeitraum tk eines Ensembles von Temperatursensoren Si in oder an der Brennkraftmaschine 1 (erster Verfahrensschritt 101);
    • Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen ΔTi,k zwischen dem Mittelwert Tavg,k und den einzelnen Temperaturmesswerten Ti,k über den vorgegebenen Abtastzeitraum tk (zweiter Verfahrensschritt 102);
    • Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen ΔTi,k für zeitlich aufeinander folgende Abtastzeiträume tk über ein vorgegebenes Zeitintervall dt, (dritter Verfahrensschritt 103);
    • Erstellen einer ersten Verteilung D1 durch Einteilen der einen Temperatursensor Si zugeordneten Temperaturdifferenzen ΔTi,k für das vorgegebene Zeitintervall dt1 in Temperaturdifferenzintervalle dTi,j (vierter Verfahrensschritt 104);
    • Vergleichen der ersten Verteilung D1 mit einer zweiten Verteilung D2 vom ebenfalls in Temperaturdifferenzintervalle dTi,j eingeteilte Temperaturdifferenzen ΔTi,k (fünfter Verfahrensschritt 105);
    • Erzeugen eines Betriebssignals auf Grundlage eines negativen Ergebnisses des Vergleichs (sechster Verfahrensschritt 106).
  • Weitere Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen.

Claims (12)

  1. Verfahren zur Schadenserkennung bei Betrieb einer Brennkraftmaschine (1), insbesondere einer Gasturbine, umfassend folgende Schritte:
    - Berechnen eines Mittelwerts (Tavg,k) von einzelnen Temperaturmesswerten (Ti,k) über einen vorgegebenen Abtastzeitraum (tk) eines Ensembles von Temperatursensoren (Si) in oder an der Brennkraftmaschine (1),
    - Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen (ΔTi,k) zwischen dem Mittelwert (Tavg,k) und den einzelnen Temperaturmesswerten (Ti,k) über den vorgegebenen Abtastzeitraum (tk),
    - Berechnen der einzelnen Temperaturdifferenzen (ΔTi,k) für zeitlich aufeinander folgende Abtastzeiträume (tk) über ein vorgegebenes Zeitintervall (dt1);
    - Erstellen einer ersten Verteilung (D1) durch Einteilen der einem Temperatursensor (Si) zugeordneten Temperaturdifferenzen (ΔTi,k) für das vorgegebene Zeitintervall (dt1) in Temperaturdifferenzintervalle (dTi,j),
    - Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit einer zweiten Verteilung (D2) von ebenfalls in Temperaturdifferenzintervalle (dTi,j) eingeteilte Temperaturdifferenzen (ΔTi,k) ,
    - Erzeugen eines Betriebssignals auf Grundlage eines negativen Ergebnisses des Vergleichs.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Verteilung (D2) in dieselben Temperaturdifferenzintervalle (dTi,j) eingeteilte Temperaturdifferenzen (ΔTi,k) des selben Temperatursensors (Si) betrifft, welche jedoch für ein anderes Zeitintervall (dt2) berechnet wurden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit der zweiten Verteilung (D2) durch einen Vergleich des Maximums (Max1) der ersten Verteilung (D1) mit dem Maximum (Max2) der zweiten Verteilung (D2) erfolgt.
  4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit der zweiten Verteilung (D2) dadurch erfolgt, dass beide Verteilungen (D1, D2) in einem gemeinsamen Diagramm mit einer den zeitlichen Verlauf über die beiden Zeitintervalle (dt1, dt2) repräsentierenden Achse aufgetragen werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit der zweiten Verteilung (D2) durch einen Vergleich der Lages des Maximums (Max1) der ersten Verteilung (D1) mit den Grenzen eines Zustandsraums (Z) erfolgt, welcher aus der Verteilungsbreite der zweiten Verteilung (D2) bestimmt wurde.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass die erste Verteilung (D1) und/oder die zweite Verteilung (D2) kumulativ für alle Abtastzeiträume (tk) der Zeitintervalle (dt1, dt2) berechnet werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Verteilung (D2) aus der ersten Verteilung (D1) durch eine gleitende Berechnung über das erste Zeitintervall (dt1) hinaus hervorgeht.
  8. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Verteilung (D2) in Temperaturdifferenzintervalle (dTm,j) eingeteilte Temperaturdifferenzen (ΔTm,k) eines anderen Temperatursensors (Sm) betrifft, welche jedoch für das selbe Zeitintervall (dt1) berechnet wurden.
  9. Verfahren nach Anspruch 8,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit der zweiten Verteilung (D2) durch einen Vergleich des Maximums (Max1) der ersten Verteilung (D1) mit dem Maximum (Max2) der zweiten Verteilung (D2) erfolgt.
  10. Verfahren nach Anspruch 9,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich der Maxima (Maxi) für alle Maxima der Temperatursensoren (Si) des Ensembles betrifft, so dass die Ensembledifferenz (E) zwischen dem größten und dem kleinsten Maximum (Maxi) aus dem Ensemble bestimmt wird.
  11. Regelvorrichtung (10), welche dazu ausgebildet ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 auszuführen, wobei eine Berechnungseinheit (11) umfasst ist, welche die Berechnung des Mittelwerts (Tavg,k) der einzelnen Temperaturmesswerte (Tj,k), die Berechnung der einzelnen Temperaturdifferenzen (ΔTi,k), die Erstellung einer ersten Verteilung (D1) und einer zweiten Verteilung (D2), und den Vergleich der ersten Verteilung (D1) mit einer zweiten Verteilung (D2) ausführt, sowie eine Signalerzeugungseinheit (12), welche im Falle eines negativen Ergebnisses des Vergleichs ein Betriebssignal erzeugt.
  12. Brennkraftmaschine, insbesondere eine Gasturbine, welche eine Regelvorrichtung (10) nach Anspruch 11 aufweist.
EP16190374.5A 2016-09-23 2016-09-23 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine Withdrawn EP3299588A1 (de)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16190374.5A EP3299588A1 (de) 2016-09-23 2016-09-23 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine
KR1020197011160A KR102238293B1 (ko) 2016-09-23 2017-08-16 가스 터빈의 동작 중에 손상을 검출하기 위한 방법
JP2019515946A JP6775677B2 (ja) 2016-09-23 2017-08-16 ガスタービンの作動中に損傷を認識するための方法
EP17758462.0A EP3475536B1 (de) 2016-09-23 2017-08-16 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer gasturbine
US16/333,391 US20190249565A1 (en) 2016-09-23 2017-08-16 Method for detecting damage during the operation of a gas turbine
PCT/EP2017/070700 WO2018054613A1 (de) 2016-09-23 2017-08-16 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer gasturbine

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16190374.5A EP3299588A1 (de) 2016-09-23 2016-09-23 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP3299588A1 true EP3299588A1 (de) 2018-03-28

Family

ID=57209163

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP16190374.5A Withdrawn EP3299588A1 (de) 2016-09-23 2016-09-23 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer brennkraftmaschine
EP17758462.0A Active EP3475536B1 (de) 2016-09-23 2017-08-16 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer gasturbine

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP17758462.0A Active EP3475536B1 (de) 2016-09-23 2017-08-16 Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer gasturbine

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20190249565A1 (de)
EP (2) EP3299588A1 (de)
JP (1) JP6775677B2 (de)
KR (1) KR102238293B1 (de)
WO (1) WO2018054613A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019216054A1 (de) * 2019-10-17 2021-04-22 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zum Überwachen von Injektoren einer Brennkraftmaschine und Brennkraftmaschine zur Durchführung eines solchen Verfahrens

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11504813B2 (en) 2020-05-18 2022-11-22 Rolls-Royce Plc Methods for health monitoring of ceramic matrix composite components in gas turbine engines

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040079070A1 (en) * 2002-10-24 2004-04-29 Enzo Macchia Detection of gas turbine engine hot section condition
US20040086024A1 (en) * 2002-11-06 2004-05-06 Sukhwan Choi Turbine blade (bucket) health monitoring and prognosis using neural network based diagnostic techniques in conjunction with pyrometer signals
US20120194667A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-02 General Electric Company Turbine engine thermal imaging system

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57179519A (en) * 1981-04-27 1982-11-05 Hitachi Ltd Surveillance device of combustors of gas turbine
US6460346B1 (en) * 2000-08-30 2002-10-08 General Electric Company Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine
JP2002309963A (ja) * 2001-04-17 2002-10-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービンプラント
US20090030753A1 (en) * 2007-07-27 2009-01-29 General Electric Company Anomaly Aggregation method
US20090030752A1 (en) * 2007-07-27 2009-01-29 General Electric Company Fleet anomaly detection method
DE102013110151A1 (de) * 2013-09-16 2015-04-02 Airbus Defence and Space GmbH Verfahren zum Detektieren eines Fehlers in einer Anordnung, Detektionsvorrichtung und Flugkörper
US9790834B2 (en) * 2014-03-20 2017-10-17 General Electric Company Method of monitoring for combustion anomalies in a gas turbomachine and a gas turbomachine including a combustion anomaly detection system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040079070A1 (en) * 2002-10-24 2004-04-29 Enzo Macchia Detection of gas turbine engine hot section condition
US20040086024A1 (en) * 2002-11-06 2004-05-06 Sukhwan Choi Turbine blade (bucket) health monitoring and prognosis using neural network based diagnostic techniques in conjunction with pyrometer signals
US20120194667A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-02 General Electric Company Turbine engine thermal imaging system

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019216054A1 (de) * 2019-10-17 2021-04-22 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zum Überwachen von Injektoren einer Brennkraftmaschine und Brennkraftmaschine zur Durchführung eines solchen Verfahrens
DE102019216054B4 (de) * 2019-10-17 2021-06-10 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zum Überwachen von Injektoren einer Brennkraftmaschine und Brennkraftmaschine zur Durchführung eines solchen Verfahrens

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019534413A (ja) 2019-11-28
JP6775677B2 (ja) 2020-10-28
WO2018054613A1 (de) 2018-03-29
KR102238293B1 (ko) 2021-04-12
KR20190047728A (ko) 2019-05-08
EP3475536B1 (de) 2020-02-19
EP3475536A1 (de) 2019-05-01
US20190249565A1 (en) 2019-08-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2169221B1 (de) Verfahren zum Überwachen eines Getriebes einer Windenergieanlage
DE102013108738A1 (de) Kriechlebensdauermanagementsystem für eine Turbine und Verfahren zum Betreiben derelben
DE102009003573A1 (de) System und Verfahren zur Echtzeit-Erkennung von Schaufelproblemen in Gasturbinen oder Flugzeugtriebwerken
EP2927662B1 (de) Verfahren und system zur überwachung des zustands eines wälzlagers einer windturbine
DE102008002865A1 (de) Verfahren und System zur Messung der Schaufelverformung in Turbinen
DE102008002977A1 (de) System und Verfahren für die Erkennung der Rotorexzentrizitäts-Grundlinien-Verschiebung
DE2622120A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur automatischen ueberwachung von anlagen
EP3475536B1 (de) Verfahren zur schadenserkennung bei betrieb einer gasturbine
DE102014116219A1 (de) Fernübertragung, Manipulation und Anzeige von Infrarotkameradaten
DE102019210795A1 (de) Spannungswellengetriebe und Verfahren für Spannungswellengetriebe
DE102007008968A1 (de) Verfahren zum Erkennen von Wassereintrag in Dampfturbinen
WO2018072834A1 (de) Verfahren zur überwachung des funktionszustands einer anlage zur computertomographischen untersuchung von werkstücken
DE102010009941A1 (de) Verfahren zum Überwachen von Windturbinen
EP3358332A1 (de) Gerät mit wenigstens einem elastisch verformbaren bauteil, insbesondere einem gummi-metall-lager, und mit einer einrichtung zur feststellung des beginns einer verschleissbedingten bauteil-restnutzungsdauer, sowie verfahren zur bestimmung der bauteil-restnutzungsdauer
DE102017131241A1 (de) Überwachungsverfahren für eine Windkraftanlage, zugehörige Überwachungsvorrichtung sowie Windkraftanlage mit Überwachungsvorrichtung
DE102015224682B4 (de) Vorrichtung zur Prüfung von Probenkörpern und zur Auswertung von Schwingfestigkeitsversuchen und Auswerteverfahren
EP1189126B1 (de) Verfahren zum Überwachen einer Anlage
EP3144529B1 (de) Windenergieanlage mit wenigstens einem elastisch verformbaren bauteil und verfahren zur feststellung des beginns einer verschleissbedingten bauteil-restnutzungsdauer in einer windenergieanlage
DE102017219549A1 (de) Verfahren zur Zustandsüberwachung einer Fertigungsanlage
WO2018086978A1 (de) Verfahren zum betreiben eines im betrieb zyklisch belasteten bauteils
EP2808667A1 (de) Verfahren zur Abschätzung von Risslängenfortschritten
EP1394526A1 (de) Verfahren zur Bewertung der Betriebsbedingungen einer Maschine oder einer Anlage
DE102018104665B4 (de) Verfahren zum Betrieb einer Brennkraftmaschine, Steuereinrichtung und Brennkraftmaschine
EP1363248A1 (de) Verfahren zur Statuserkennung eines mechanisch beanspruchten Bauteils, ein Computersystem auf dem das Verfahren läuft, ein Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und ein Computer-programmprodukt
EP1542108A1 (de) Verfahren zur Überwachung einer technischen Einrichtung

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

AX Request for extension of the european patent

Extension state: BA ME

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20180929